问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，15分钟周期MACD绿柱变短。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术指标，但比上一题多了一个时间周期的要求和MACD绿柱变短的条件组合。振幅大于1表示该股票波动幅度比较大，K线小于20表示股票处于超卖状态，15分钟周期MACD绿柱变短说明该股票处于空头市场，不容易反转。该策略能够进一步筛选具备投资价值且处于下跌趋势的标的，仍具有投资价值且波动风险相对较小。
有何风险？
该策略仍面临着市场风险和不确定性，因为技术指标分析和行业分析中仍存在误差和不确定性。此外，短时周期MACD作为一个基本面相对较弱的指标，受噪声干扰较大，容易产生假信号，需要一定的经验和技巧。实际操作中，应结合不同市场的实际情况进行调整和优化。
如何优化？
在选股策略中，应当引入更多指标进行辅助，如RSI、KDJ等指标，以更全面地考虑市场情况。采用多种时间周期组合，可以增加策略的稳健性和安全性。此外，可以使用机器学习和深度学习等技术，在历史数据中学习规律，指导选股的策略和行为，并改善选股的效果和操作流程。
最终的选股逻辑
在综合考虑以上分析基础上，我们提出完善后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 15分钟周期MACD绿柱变短。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略在同花顺中的指标公式代码：
C:CLOSE;
DIF:=EMA(C,12)-EMA(C,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:(DIF-DEA)*2;
FILTER:HIGH>MA5 AND C>MA13 AND MACD<REF(MACD,1) AND MACD>0 AND MACD<REF(MACD,2) AND MACD<REF(MACD,3);
Python 代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
high = dv.get_ts('high', symbol=symbols)
# MACD指标
DIF = ta.EMA(close, timeperiod=12) - ta.EMA(close, timeperiod=26)
DEA = ta.EMA(DIF, timeperiod=9)
MACD = (DIF - DEA) * 2
# 条件判断和选股
selected_stocks = (high > ta.MA(close, timeperiod=5)) & \
(close > ta.MA(close, timeperiod=13)) & \
(MACD < ta.REF(MACD, timeperiod=1)) & \
(MACD > 0) & \
(MACD < ta.REF(MACD, timeperiod=2)) & \
(MACD < ta.REF(MACD, timeperiod=3))
return selected_stocks.index.tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，同样利用 TA-Lib 库函数以及其他指标计算 MACD 指标等关键指标。尤其关注短时周期MACD指标的变化，更好地实现选股的效果。在实际生产中，可以采用机器学习方法（如深度学习）等技术来进一步优化选股策略。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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